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古人云：“活到老，学到老。”互联网算是最辛苦的行业之一，“加班”对工程师来说已是“家常便饭”，同时互联网技术又日新月异，很多工程师都疲于应付，叫苦不堪。以至于长期以来流传一个很广的误解：35岁是程序员工作的终点。

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那怎么办呢？可以用充分使用脑图这种工具。具体来说，你先不要考虑任何demo图，而是先把整个平台产品层级结构全部理出来，包括各级导航和模块、每个模块包含的页面及核心功能板块。画好脑图之后，站在用户的角度，反复梳理和模拟，直到横向、纵向的逻辑和流程都没有问题了，再动手做具体的demo、PRD。

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在图谱平台上，除了Schema重复，数据也存在重复、不一致的情况，这些都需要一个一个进行治理。

然而，平台治理这件事，既是科学也是艺术——既不能放任自由，也不能卡的太严。尤其是在平台建设的初期，如果限制得太死，业务方是很难理解和配合的，甚至会丢掉客户。

所以，要把握好力度。

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目前的话还没有一个厂商能够非常好的支持OpenTelemetry的统一后端，现在还是需要自己去使用各个厂商的产品来实现。而这个带来的另一个问题是各个数据的关联会更加复杂，还需要去解决每个厂商之间的数据关联性问题。当然这个问题相信在1-2年肯定会解决掉，现在有众多厂商开始在努力实现OpenTelemetry所有类型数据的统一方案。

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MaxCompute交互式分析（Hologres）提出实时数仓“服务分析一体化”的概念，让一个大数据引擎既能满足 OLAP的实时洞察分析又能满足KV式的高QPS点查特征服务的需求，将实时分析和服务做到很好的融合，极大的简化了实时数仓架构的复杂度，助力客户实时的分析与决策。

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企业大数据IT运维经历了从单纯的运维工具到运维平台，再到自动化运维和故障预防式运维，到现在朝着智能化运维的方向进化。

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随着越来越多的企业 IT 架构，从 on Kubernetes 到 in Kubernetes，大量的 CRD、自定义 Controller给 Kubernetes 的稳定性和性能带来大量的挑战。

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平台工程团队可以采用一致的方式进行新功能扩展，并且保持与Kubernetes上新的应用框架良好的互操作性。对于应用开发和运维团队，实现了关注点分离（Separation of Concerns），可以将应用定义、运维能力与基础设施实现解构。让应用交付过程变得更加高效、可靠和自动化。

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通过服务网格控制平面API来统一管理，认证、授权、服务命名等安全策略。

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SRE团队成为了水平支撑团队，支撑上层研发效率提升和系统稳定性。而随着 Kubernetes的发展，让SRE团队可以基于K8s构建自己企业的应用平台，推进标准化和自动化，让上层应用开发团队通过自服务的方式进行资源管理和应用生命周期管理。我们看到组织方式进一步发生了变化。新的平台工程团队开始浮现。